hot Ba thách thức lớn khi triển khai AI chủ quyền

Ba thách thức lớn khi triển khai AI chủ quyền

Theo chuyên gia, việc triển khai AI chủ quyền cần giải quyết thách thức về bảo mật dữ liệu, tuân thủ pháp lý và kiểm soát vận hành.

Nhận định được ông Nguyễn Văn Phương, kiến trúc sư giải pháp của công ty Hewlett Packard Enterprise (HPE) Việt Nam, nêu tại hội thảo AI và chủ quyền dữ liệu trong kỷ nguyên số, ngày 22/7 tại TP HCM.

Theo ông Phương, việc triển khai AI chủ quyền đang rất cấp thiết với mọi tổ chức. Trích dẫn các nghiên cứu, ông cho biết có đến 3/4 nhà lãnh đạo doanh nghiệp xem đây là yêu cầu cấp bách. Động lực cốt lõi, là năng lực cạnh tranh về kinh tế; tự chủ về mặt công nghệ tạo bệ phóng cho hoạt động đổi mới sáng tạo và phát triển sản phẩm. Ở tầm vĩ mô như cấp quốc gia hay chính phủ, AI chủ quyền giải quyết bài toán đảm bảo an ninh quốc gia và bảo tồn bản sắc văn hóa.

"Khi chúng ta phụ thuộc vào các mô hình ngôn ngữ lớn của nước ngoài, họ thường không ưu tiên tối ưu cho tiếng Việt hay văn hóa Việt. Việc làm chủ AI giúp bảo vệ ngôn ngữ và giá trị văn hóa cốt lõi của mình", ông Phương nói.


Chuyên gia của HPE cũng chỉ ra thực tế, chỉ khoảng 1/4 trong số các tổ chức, doanh nghiệp thực sự biết mình phải bắt đầu từ đâu. Số còn lại, dù ý thức được tầm quan trọng nhưng thiếu chiến lược toàn diện, nguồn kinh phí hoặc chưa biết cách xây dựng hạ tầng phù hợp để đáp ứng cho AI chủ quyền.

Theo ông Phương, nếu bỏ qua bài toán về kinh phí hay nền tảng phần cứng cơ bản, khi tiến hành xây dựng AI chủ quyền, mọi tổ chức đều sẽ phải đối mặt với ba thách thức lớn:

Đầu tiên là thách thức về bảo mật dữ liệu. Đây được xem là tài sản vô giá, đặc biệt trong các ngành trọng yếu như an ninh quốc gia hay y tế. Theo khảo sát của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) công bố đầu năm nay, 1/3 số CEO coi tấn công mạng là rủi ro hàng đầu đối với tổ chức, gần 50% lãnh đạo an ninh mạng lo ngại sâu sắc về các cuộc tấn công nhắm vào hệ thống AI. Tuy nhiên, những tổ chức ưu tiên chiến lược AI chủ quyền có thể đạt mức lợi nhuận cao gấp 5 lần và tạo ra giá trị doanh nghiệp cao hơn 90% so với những đơn vị chỉ sử dụng AI công cộng hoặc thuê ngoài.

"Giải pháp ở đây là phải giữ dữ liệu luôn nằm trong phạm vi kiểm soát tuyệt đối của tổ chức. Hệ thống xử lý AI hay điện toán hiệu năng cao phải thiết kế với tiêu chuẩn bảo mật ngay từ đầu. Đối với các dữ liệu trọng yếu của ngành tài chính, y tế hay quốc phòng, hệ thống thậm chí phải được thiết kế dạng "air-gapped" (cách ly hoàn toàn khỏi Internet)", ông Phương nói.

Thứ hai là thách thức về tuân thủ pháp lý. Chuyên gia HPE đánh giá, các quy định về dữ liệu, AI và an ninh mạng đang ngày càng thắt chặt trên toàn cầu cũng như tại Việt Nam. Do đó doanh nghiệp cần triển khai các mô hình AI tại trung tâm dữ liệu nội bộ hoặc kết hợp dịch vụ tư vấn giải pháp để đảm bảo đáp ứng khắt khe các khung pháp lý.

Thứ ba là thách thức về kiểm soát và vận hành AI. Một hệ thống trí tuệ nhân tạo nếu thiếu đi sự giám sát đồng nghĩa với việc hoàn toàn mất kiểm soát. Giải pháp là cần xây dựng một nền tảng quản trị tự động hóa, tập trung cho toàn bộ vòng đời của AI từ lúc dữ liệu đầu vào, huấn luyện (training), tinh chỉnh (fine-tuning), phục vụ (serving) cho đến giám sát (monitoring). Nói cách khác, có thể dùng chính AI để quản lý khối lượng công việc của AI.


Theo bà An Trịnh, Quản trị dữ liệu và AI của công ty Data Protectify, khi triển khai AI chủ quyền có ba nhóm rủi ro chính cần được giải quyết.

Nhóm rủi ro đầu tiên liên quan đến cơ chế giám sát và quản lý của con người (human oversight). Cụ thể, nếu một hệ thống AI tự chủ có thể tự truy cập dữ liệu nội bộ, tự ra quyết định và thực hiện mà không cần con người phê duyệt. Tuy nhiên, nó có thể tự ý xóa hủy các dữ liệu quan trọng như thông tin khách hàng hay bí mật kinh doanh, gây thiệt hại khôn lường cho tổ chức.

Nhóm rủi ro thứ hai là ảo giác AI. Khi sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tra cứu, người dùng có thể tiếp nhận thông tin sai lệch hoặc những suy luận thiếu logic. Sự cố này sẽ rất nghiêm trọng nếu thông tin sai được sử dụng cho công việc chính, ảnh hưởng trực tiếp đến cá nhân và tổ chức. Do đó luôn đòi hỏi người dùng phải kiểm chứng lại kết quả.

Thứ ba, quy định về bảo mật dữ liệu và an ninh mạng. Trích dẫn báo cáo năm 2025 của IBM về sự cố rò rỉ dữ liệu, bà An cho biết các tổ chức thiếu khung quản trị AI sẽ phải đối mặt với tổn thất tài chính lớn hơn rất nhiều so với những đơn vị đã tích hợp thành công khung quản trị AI với bảo mật dữ liệu và an ninh mạng.

Ông Nguyễn Thanh Lâm, Trưởng trung tâm an ninh mạng của Công viên phần mềm Quang Trung (QTSC), nhấn mạnh, AI đang tạo ra một "bề mặt" tấn công hoàn toàn mới, chứa đựng dữ liệu, ngữ cảnh, danh tính và quyền hành động.

"Chúng ta không thể bảo vệ những gì không nhìn thấy", ông Lâm nói, đề xuất doanh nghiệp cần nhận diện, kiểm kê và kiểm soát toàn bộ tài sản để thực sự làm chủ dữ liệu của chính mình.

Theo chuyên gia của QTSC, AI đang hình thành cái gọi là Bề mặt tấn công (Attack Surface) - toàn bộ các điểm mà hacker có thể khai thác để xâm nhập hệ thống, từ cổng mạng, ứng dụng web đến hệ thống bên thứ ba, thiết bị của quản trị viên kết nối từ xa. Đi kèm là khái niệm "phơi nhiễm" (Exposure) - những điểm yếu vô tình bị lộ ra ngoài Internet. Khi doanh nghiệp mở rộng, số lượng hệ thống và kết nối tăng lên, khiến bề mặt tấn công ngày càng lớn và tạo thêm nhiều cơ hội cho tin tặc.

Bên cạnh đó, AI, đặc biệt là AI tạo sinh, đang tạo ra một bề mặt tấn công hoàn toàn mới. Doanh nghiệp đối mặt với nguy cơ từ "Shadow AI" khi nhân viên tự ý đưa dữ liệu nhạy cảm lên các nền tảng AI; các lỗ hổng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Prompt Injection (chèn câu lệnh độc hại nhằm đánh lừa AI), jailbreak (can thiệp phần mềm nhằm vượt rào bảo mật) hay đầu độc dữ liệu; tác nhân AI Agent tự vượt quyền khi tự động thực hiện tác vụ quan trọng.

"Nếu không được kiểm soát chặt chẽ, AI có thể trở thành điểm xâm nhập để hacker đánh cắp dữ liệu hoặc chiếm quyền hệ thống", ông Lâm cảnh báo.

Để ứng phó với các rủi ro từ AI, đại diện QTSC đề xuất mô hình "chủ quyền AI" với bốn yếu tố cốt lõi, gồm kiểm soát dữ liệu, quản lý mô hình AI, phân quyền truy cập và kiểm toán hệ thống nhằm đảm bảo khả năng giám sát, truy vết và khôi phục khi xảy ra sự cố. Việc quản lý bề mặt tấn công được triển khai qua 5 bước, gồm nhận diện toàn bộ tài sản; phân loại mức độ quan trọng; đánh giá rủi ro; khắc phục các điểm phơi nhiễm, quyền truy cập vượt mức; và giám sát liên tục để phát hiện hành vi bất thường.

Ông Phạm Tuấn Anh, Giám đốc trung tâm giải pháp AI của tập đoàn công nghệ TMA, cho rằng hiện không có công thức chung, nhưng với các đơn vị yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt, xu hướng tất yếu là triển khai hạ tầng nội bộ hoặc sử dụng thiết bị AI tại biên (Edge AI). Nhưng để thành công, dữ liệu phải được chuẩn hóa, hạ tầng phù hợp với bài toán kinh doanh, đội ngũ nhân sự sẵn sàng ứng dụng công nghệ mới và cần có lộ trình thử nghiệm từ quy mô nhỏ trước khi mở rộng.

Trước đó, phát biểu tại sự kiện GStar 2026 với chủ đề Trí tuệ nhân tạo (AI) và Nhân loại diễn ra tại TP HCM ngày 29/5, Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ Bùi Hoàng Phương nhấn mạnh, Việt Nam đặt mục tiêu đến năm 2030 sẽ trở thành nhóm ba nước dẫn đầu Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Sau năm 2025 có khung pháp lý, năm 2026 là giai đoạn quốc gia bước vào tăng tốc. Việt Nam sẽ không chỉ dừng lại ở việc ứng dụng AI đơn lẻ, thay vào đó nhắm tới mục tiêu chiến lược lớn hơn là chuyển đổi quốc gia toàn diện bằng trí tuệ nhân tạo. Để thúc đẩy, Việt Nam sẽ từng bước nghiên cứu, phát triển, làm chủ những công nghệ lõi, tự chủ các mô hình đa dụng, mô hình nền tảng dựa trên dữ liệu trong nước, không để phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ nước ngoài.

---

Nguồn: VnExpress Số hóa
Chuyên mục: HOT